Come vedono l’intelligenza artificiale i professionisti del codice, gli sviluppatori, i software engineer? Le opinioni sono discordi. Qualche mese fa uno studio di Atlassian evidenziava che per il 30% degli sviluppatori l’AI non era di alcun aiuto, mentre il 32% aveva notato un lieve incremento di produttività e il 22% un miglioramento moderato. Solo per il 16% degli sviluppatori l’AI consentirebbe incrementi di produttività estremi (5%) o elevati (11%).
Un po’ sulla stessa linea, una più recente analisi di Gartner ci dice che il 77% degli sviluppatori e ingegneri software ha difficoltà “significative” o “moderate” nell’integrare l’AI in applicazioni esistenti. Difficoltà spesso causate dalla proliferazione di strumenti diversi e non comunicanti, che questi professionisti si ritrovano a usare. Sembrerebbe, quindi, che non ci sia una preclusione verso l’intelligenza artificiale (che pure secondo le visioni più pessimiste potrebbe rappresentare una minaccia per il lavoro, anche quello degli sviluppatori), quanto piuttosto difficoltà materiali ancora da superare, legate alle tecnologie disponibili e al loro utilizzo.
L’ottimismo di Salesforce
Decisamente diversi i toni di una nuova ricerca di Salesforce, azienda oggi molto impegnata sul fronte dell’Agentic AI. Lo “State of IT Report”, condotto su oltre duemila sviluppatori software con incarichi di responsabilità, è quasi un plebiscito a favore di questa tecnologia: il 92% degli intervistati crede che li aiuterà a progredire nella loro carriera. Più di quattro su cinque, inoltre, pensano che gli agenti AI diventeranno essenziali per lo sviluppo di app, al pari degli strumenti software tradizionali.
Al momento, come evidenziato dal report, gli sviluppatori sono più desiderosi di usare l’Agentic AI per il debugging e la risoluzione degli errori, e quindi per la generazione di casi di test e la creazione di codice ripetitivo. Aiutando in queste attività, gli agenti AI permetteranno agli sviluppatori di concentrarsi su attività più impegnative e significative, come progettare sistemi complessi e supervisionare la stessa intelligenza artificiale.
"Gli agenti AI stanno rivoluzionando il modo di lavorare degli sviluppatori, rendendo lo sviluppo del software più veloce ed efficiente”, ha commentato Alice Steinglass, executive vice president & general manager, Platform, Integration and Automation di Salesforce. “Questa potente forza lavoro digitale semplifica lo sviluppo assistendo nella scrittura, revisione e ottimizzazione del codice, e sbloccando nuovi livelli di produttività. Automatizzando compiti noiosi come la pulizia dei dati, l'integrazione e i test di base, gli agenti AI liberano gli sviluppatori dal dover concentrarsi sulla codifica manuale per dedicarsi alla risoluzione di problemi di alto valore, all'architettura e al processo decisionale strategico”.
Altro aspetto evidenziato da Salesforce è che l’AI agentica va spesso a braccetto con altri strumenti utili per velocizzare e semplificare la programmazione, anche per chi non è espertissimo. Tra chi usa gli agenti AI per lo sviluppo software, l’85% utilizza anche strumenti low-code o no-code.
Non mancano ostacoli da superare. L’82% pensa che la propria azienda abbia bisogno di aggiornare le proprie infrastrutture per costruire o implementare agenti AI, mentre più della metà (55%) pensa ci siano carenze nella qualità e accuratezza dei dati. C’è poi il tema della competenze ancora da costruire: più di otto sviluppatori su dieci pensano di non avere, al momento, una padronanza sufficiente della materia per un utilizzo efficace degli agenti AI.
Agenti Ai per il coding: il progresso è rapido
Queste opinioni, entusiaste oppure no, si basano sul lavoro quotidiano di una categoria professionale molto investita dalle evoluzioni dell’AI. Ci sono, poi, sulla più ampia opinione pubblica gli echi di ciò che viene riportato dai media, come le notizie dei migliaia di licenziamenti in Microsoft (anche nell’area del software engineering) o scandali come quello di Builder.ai, startup indiana che spacciava per automazione basata su AI il lavoro svolto, in realtà, da 700 sviluppatori sottopagati. Casi di cronaca che meritano una riflessione, ma che non possono portare a una bocciatura totale e preventiva del progresso tecnologico.
E in effetti il progresso va avanti, anzi per i grandi player dell'intelligenza artificiale assomiglia molto a una corsa per battere sul tempo la concorrenza. Anche sul fronte del coding. Il mese scorso OpenAI ha integrato in ChatGpt un agente AI ottimizzato per il software engineering, Codex, che può scrivere parti di codice o rispondere a domande su quello esistente, caricato in un repository privato. Inizialmente disponibile solo per gli utenti del piano Enterprise, è ora disponibile anche per gli iscritti a ChatGpt Plus.
Altro esempio è l’agente per il coding introdotto da Microsoft su GitHub: non un semplice chatbot basato su LLM che recupera informazioni e dà suggerimenti per la programmazione, ma una tecnologia più autonoma, che può svolgere attività come il code refactoring, la risoluzione dei problemi e l’aggiunta di funzionalità in un codice software. Per attività complesse, GitHub Copilot può anche coordinarsi con altri agenti che seguono diverse fasi del ciclo di vita del software.
Si chiama, invece, Jules l’agente autonomo per la programmazione lanciato da Google lo scorso dicembre come anteprima e ora disponibile in beta pubblica. L’azienda sottolinea che non si tratta di un semplice “copilota” bensì di un agente autonomo che può analizzare codice esistente, scrivere test, correggere bug e creare nuove funzionalità.